没多久到下午了，打职工遭遇一个关键挑选——午饭吃什么外卖送餐？假如仍在犹豫不定，那何不能够试一下Intel的AI系统软件，能够智能化系统地给大伙儿强烈推荐特色美食。
全球疫情给餐馆及中式快餐领域产生了极大工作压力，据美国我国餐饮店研究会（National Restaurant Association）的一项科学研究表明，在肺炎疫情产生后的一个月内，有3%的饭店永久性关掉，另有11%的饭店预估将在下面的一个月内关掉。
在那样的状况下，外卖送餐反倒火爆了，赛百味等中式快餐公司逐渐寻找人工智能技术和深度学习的协助来解决困难。
Intel与赛百味达到了合作合同，开发设计出了一款人工智能技术系统软件——当消费者必须点单时，该系统软件能够根据莱单显示屏为她们强烈推荐食材。
这一系统软件还能够推断消费者要想点冬季热饮或是冷食、健康餐或是美餐，进而省时省力并提高消费者感受。
赛百味和intel表露，这一解决方法现阶段早已在超出1000家赛百味店面开展了使用。
赛百味全世界大数据平台开发设计和深度学习主管王路洋向VentureBeat详细介绍道，与移动电商等领域对比，中式快餐强烈推荐有自身与众不同的挑戰。
没什么简易的方式 能够鉴别顾客并查找到她们的档案资料，由于全部食材强烈推荐全是线上下进行的。除此之外，在把部位、前后文特点载入到实体模型以前，务必对他们开展预备处理。
为了更好地解决这种挑戰，Transformer Cross Transformer （TxT）人工智能技术推荐算法应时而生。
该系统软件选用了说白了的“双”Transformer构架，既可以学习培训即时订单信息编码序列数据信息，也可以学习培训部位、气温和订单信息个人行为等特点。TxT能够运用餐饮店中全部可以用的数据信息点，而不用在接单子步骤逐渐以前鉴别消费者。
比如，假如消费者在其加入购物车内添加的第一款产品是减肥奶昔，那麼这将危害TxT的强烈推荐，这种强烈推荐根据消费者以往选购的产品、时下选购的产品及其店铺出售的产品。
TxT在Analytics Zoo (它是由intel开发设计并开源系统的数据分析 AI服务平台)上开发设计。
在其中，intel和赛百味协作建立了一个端到端强烈推荐生产流水线，包含分布式系统Apache Spark数据处理方法与在英特尔至强群集上开展的Apache MXNet训炼；TxT还依靠Analytics Zoo服务平台的RayOnSpark库开展布署，让公司可以立即在目前群集上运作程序流程。
王路洋表明，TxT早已产生了一些让人诧异的市场销售洞悉，发觉赛百味的消费者在任何天气都是会点减肥奶昔——即便气温很冷。而当大家把热量高的食物并非低脂食物购物车时，她们更想要点一下一份甜品。
王路洋说：“赛百味一直专注于改进消费者感受。TxT人工智能技术推荐算法能够让赛百味更深层次地掌握消费者习惯性，并从源头上更充足地与消费者开展沟通交流。”
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